Un prototipo de Ethereum reduce el trabajo de computación para la recuperación de blobs en un 11-18×

Un prototipo de Ethereum que distribuye las tareas de recuperación de blobs entre nodos logró una reducción del 11-18× en el trabajo de computación estimado para la reconstrucción en simulaciones de 1,000 nodos. Esto sugiere que los operadores podrían minimizar el trabajo duplicado con un ajuste más simple que la propuesta completa de red RowDAS. El informe del investigador Csaba Kiraly del 3 de septiembre describe este diseño reducido como un posible primer paso hacia RowDAS, asignando deberes de recuperación sin los nuevos canales de red por fila propuestos en el plan completo. Los blobs contienen datos para rollups de capa 2, y el sistema PeerDAS de Ethereum permite a los nodos descargar solo partes de estos datos. Los nodos de alta custodia mantienen al menos 64 de las 128 columnas de datos necesarias para reconstruir los datos de blobs faltantes, mientras que los supernodos mantienen las 128. El diseño reducido prioriza ciertos blobs para los nodos de alta custodia, permitiendo que otros reciban datos recuperados sin una reconstrucción inmediata. En una simulación con cuatro blobs y un 10% de supernodos, el costo estimado de reconstrucción en toda la red cayó de 48.6 segundos de CPU bajo el modelo PeerDAS a 2.75 segundos de CPU con el diseño reducido. Con una participación del 20% de supernodos, los costos fueron de 91 y 6.6 segundos de CPU, respectivamente. Estas cifras reflejan el trabajo de computación acumulado en lugar del tiempo de recuperación transcurrido, basado en un costo medido de 162 milisegundos por recuperación de blob en un procesador Ryzen 9 8945HS. El diseño reducido permite a los nodos asignados compartir celdas recuperadas a través de canales existentes mientras mantiene un rol de recuperación retrasado para los nodos de alta custodia. El RowDAS completo, descrito en el borrador EIP-8371, introduciría rutas de recuperación adicionales, pero el diseño actual se basa en nodos de alta custodia. Los resultados se basan en redes simuladas, con simulaciones más grandes y pruebas en redes reales pendientes.

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